package com.atguigu.bigdata.spark.zzgcore.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @Classname Spark01_RDD_Operation_Transfrom
 * @Description 相同的首字母放在一个组中
 * @Date 2023/9/20 15:23
 * @Author zhuzhenguo
 */
object Spark16_RDD_Operation_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 准备环境,这个 *表示系统当前最大可用核数
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    // k-v类型
    val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)))
    // groupByKey:将数据源中的数据，相同key的数据分在一个组中，形成一个对偶元组
    //           元组中的第一个元素就是key
    //           元组中的第二个元素就是相同key的value集合

    // groupByKey:会导致数据打乱重组，存在shuffle操作
    // 分区之间可以并行计算是因为分区之间没有关系，不需要等别的分区
    // spark中，shuffle操作必须落盘处理，不能再内存中数据等待，会导致内存溢出，shuffle操作的性能非常低
    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = rdd.groupByKey()
    groupRDD.collect().foreach(println)

    // (a,CompactBuffer((a,1), (a,2), (a,3)))
    // (b,CompactBuffer((b,4)))
    // 整体进行分组，并没有ByKey
    val groupRDD1: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = rdd.groupBy(_._1)
    groupRDD1.collect().foreach(println)
    // 关闭环境
    sc.stop()
  }
}
